劉 天

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，遼寧 大連 116025)

創(chuàng)業(yè)板上市公司高管薪酬診斷分析

劉 天

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，遼寧 大連 116025)

以深交所創(chuàng)業(yè)板具有2009-2011年3個(gè)完整年報(bào)的58家公司為樣本，以每股收益為響應(yīng)變量，以高管人均年薪等為自變量建立回歸模型。利用數(shù)據(jù)建模診斷方法，根據(jù)WK統(tǒng)計(jì)量、學(xué)生化外殘差等診斷統(tǒng)計(jì)量，對(duì)每股收益是否存在異常進(jìn)行檢測(cè)。結(jié)果表明，樣本公司中存在高管年薪和持股比例與該公司每股收益負(fù)相關(guān)的情況。針對(duì)這一結(jié)果，認(rèn)為應(yīng)建立、健全公司的法人治理結(jié)構(gòu)和內(nèi)部監(jiān)督體系;加強(qiáng)高管減持本公司股票的信息披露;加強(qiáng)企業(yè)文化激勵(lì)。

創(chuàng)業(yè)板 ;高管薪酬;每股收益;診斷

1 文獻(xiàn)綜述

由于創(chuàng)業(yè)板公司高管的特殊位置與貢獻(xiàn)，適當(dāng)提高公司高管的薪酬水平，能夠更好地體現(xiàn)其自身價(jià)值，增強(qiáng)其榮譽(yù)感和責(zé)任感，充分發(fā)揮他們的積極性、主動(dòng)性和創(chuàng)造性。但是，提高公司高管薪酬水平必須和業(yè)績(jī)掛鉤，不能業(yè)績(jī)下滑而薪酬增長(zhǎng)。

高管薪酬的影響因素包括企業(yè)內(nèi)部、管理者自身、企業(yè)外部環(huán)境等多方面因素。

關(guān)于企業(yè)內(nèi)部方面的因素，張恩眾、張文彬［1］諶新民［2］和 Walking［3］認(rèn)為高管薪酬水平受公司規(guī)模的影響最大。喬麗［4］的分析結(jié)果表明，高管薪酬與公司的總資產(chǎn)、營(yíng)業(yè)收入、研發(fā)經(jīng)費(fèi)、高管學(xué)歷有顯著的正相關(guān)關(guān)系。樊婷［5］的實(shí)證研究表明，高管薪酬與第一大股東的持股比例存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。魏剛［6］和李增泉［7］認(rèn)為，高管薪酬與企業(yè)業(yè)績(jī)并不存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，而張俊瑞［8］的研究表明高管薪酬與公司績(jī)效正相關(guān)。

關(guān)于管理者自身方面的因素，王清剛、胡亞君［9］等研究表明，我國(guó)上市公司存在異常高管薪酬行為，董事長(zhǎng)和總經(jīng)理兩職兼任、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例與公司異常高管薪酬不存在顯著關(guān)系，而董事激勵(lì)、董事會(huì)會(huì)議次數(shù)、第一大股東持股比例與異常高管薪酬的關(guān)系較為顯著。

關(guān)于企業(yè)外部環(huán)境方面的因素，杜興強(qiáng)、王麗華［10］的研究認(rèn)為，“59歲現(xiàn)象”在中國(guó)可能存在，但并不顯著。

2 研究方法概述

本文從數(shù)據(jù)建模診斷的角度，對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行分析。通過(guò)數(shù)據(jù)建立模型來(lái)對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行分析時(shí)，我們對(duì)數(shù)據(jù)本身提出了很多嚴(yán)格的假設(shè)條件，只有這些條件真正滿(mǎn)足時(shí)，由此得到的模型及其以后基于此所做的推斷才是可靠的。對(duì)于數(shù)據(jù)本身，我們經(jīng)常假定數(shù)據(jù)是均勻同質(zhì)的，即假定數(shù)據(jù)集中每一個(gè)點(diǎn)對(duì)建模的影響是基本相同的，每個(gè)點(diǎn)對(duì)建模都有影響，但都很微小，單獨(dú)一個(gè)或若干個(gè)點(diǎn)不應(yīng)該對(duì)模型的總體變化趨勢(shì)產(chǎn)生決定性的影響。而在實(shí)際中，這個(gè)條件往往不能得到滿(mǎn)足。一個(gè)數(shù)據(jù)集中，經(jīng)常會(huì)有那么一個(gè)或幾個(gè)不安分的點(diǎn)，它們經(jīng)?；诂F(xiàn)有建模手段的漏洞來(lái)興風(fēng)作浪，它們就是數(shù)據(jù)集中的異常點(diǎn)、杠桿點(diǎn)及強(qiáng)影響點(diǎn)。一般來(lái)講，異常點(diǎn)是指那些與既定模型有較大偏離的數(shù)據(jù)點(diǎn)，杠桿點(diǎn)是指那些遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)主體的點(diǎn)，強(qiáng)影響點(diǎn)是指對(duì)統(tǒng)計(jì)推斷影響特別大的點(diǎn)。本文就是從這個(gè)角度，來(lái)尋找對(duì)建模有不同尋常影響的點(diǎn)。為了能檢測(cè)出這些點(diǎn)，我們需要了解幾個(gè)重要的診斷統(tǒng)計(jì)量。

線(xiàn)性回歸模型可表示為:

其中，yi為因變量，xi1，…，xi(p-1)為自變量，εi為隨機(jī)誤差，其第 i組觀察值為(yi，xi1，…，xi(p-1))。通?？杀硎緸榫仃囆问饺缦?

其中，Y=(y1，…，yn)T，ε =(ε1，…，εn)T，β =(β0，β1，…βp-1)T，X 為 n × p 階列滿(mǎn)秩矩陣，其第 i行為(1，xi1，…，xi(p-1))。對(duì)于隨機(jī)誤差項(xiàng) ε，通常假定其分量ε1，…，εn相互獨(dú)立，數(shù)學(xué)期望為零，方差具有齊性，即 E(ε)=0，var(ε)= σ2I，其中σ2為未知常數(shù)，I為n階單位矩陣，可記為:

在多數(shù)情況下還假定ε服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即

通常的線(xiàn)性回歸，大多采用這些假設(shè)。

現(xiàn)考慮回歸分析中常用的投影陣，在模型(1)式中，X的投影陣常記為P，并記為Q=I-P。由于P作用到Y(jié)上可以得到擬合值=PY，因此有些統(tǒng)計(jì)學(xué)家也稱(chēng)這種特定的投影陣為帽子矩陣(hat matrix)。

在(1)式中，把 X的列向量記為 1=(1，…，1)T，X1，…，Xp-1，矩陣 X 可寫(xiě)成分塊形式如下:

由于P1=1 1T/n，Q1=(I-1 1T/n)，由二次投影公式可知，帽子矩陣P可表示為:

Xc稱(chēng)為矩陣的中心化，它在(i，j)處的元素xcij為:

現(xiàn)記帽子矩陣的元素為pij，則P=(pij)具有以下性質(zhì):

帽子矩陣P的對(duì)角元素pii在回歸診斷中起著十分重要的作用。矩陣 就是觀測(cè)矩陣X去掉已知的第一個(gè)向量1而得到。 的每一行就是自變量的一組數(shù)據(jù)，現(xiàn)記

則由(4)可知，(5)式可寫(xiě)為:

模型(1)式的學(xué)生化殘差定義為:

為了考察數(shù)據(jù)集(yi，x)與模型的符合情況(i=1，…，n)，一個(gè)重要的方法就是逐個(gè)考慮每組數(shù)據(jù)點(diǎn)的作用，如數(shù)據(jù)刪除模型。

對(duì)于下面模型，

其中，xi=(1，xi1，…，xi(p-1))T，β =(β0，β1，…，βp-1)T，

那么，刪除第i組數(shù)據(jù)點(diǎn)(yi，x)后的模型就是數(shù)據(jù)刪除模型，即，

由線(xiàn)性模型的理論可知，模型(1)式中參數(shù)β的置信域可表示為以下形式:

在參數(shù)空間Rp中，它表示一個(gè)以為中心的橢球，易見(jiàn)，落在橢球以外的β點(diǎn)可能性很小，其概率只有α?，F(xiàn)考慮(i)，如果落在橢球之外，則說(shuō)明(i)與的差異非常大，(yi，x)作為模型(1)式的點(diǎn)是不可接受的。同理，若(i)的值代入(11)式左端所得的值較大，則說(shuō)明(i)離置信域中心較遠(yuǎn)，因而(i)與有較大的差異，從而可以認(rèn)為(yi，x)對(duì)模型(1)式的影響也較大?；谶@種考慮，Cook提出在(11)式左端以(i)代替β，作為度量第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(yi，x)影響大小的數(shù)量指標(biāo)，即給定模型(1)式和(10)式，第 i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(yi，x)的Cook距離定義為:

Di也稱(chēng)為Cook統(tǒng)計(jì)量，Cook距離表示(i)與之間的一種加權(quán)距離，其權(quán)重為XTX/p2。

現(xiàn)考慮數(shù)據(jù)點(diǎn)(yi，x)刪除前后對(duì)xi處擬合值的影響。其擬合值分別為二者的差值可用來(lái)度量第 i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)于擬合帶來(lái)的影響。另外，為了消除尺度的影響，還要除以擬合值的均方誤差var()。

易見(jiàn)，

給定模型(1)式和(10)式，第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(yi，x)對(duì)于擬合值的影響定義為:

W Ki稱(chēng)為Welsch-Kuh距離，簡(jiǎn)稱(chēng)為W-K統(tǒng)計(jì)量，也有稱(chēng)之為DFFITS，DF表示差異(Difference)，F(xiàn)IT即擬合。

3 實(shí)證分析

下面選取深圳證券交易所具有2009年、2010年、2011年3個(gè)完整年報(bào)數(shù)據(jù)的58家創(chuàng)業(yè)板公司作為樣本，對(duì)其進(jìn)行建模診斷分析。

3.1 2011年數(shù)據(jù)分析過(guò)程

我們以每股收益(shouyi)為響應(yīng)變量，以人均年薪(nianxin)、人均持股比例(chigubili)、總股本(zongguben)為自變量作回歸，得到表1和表2。

表1 完全數(shù)據(jù)下回歸結(jié)果

由表2可知，第7號(hào)(星輝車(chē)模)、第9號(hào)(新寧物流)、第29號(hào)(樂(lè)普醫(yī)療)、第39號(hào)(華誼兄弟)、第43號(hào)(紅日藥業(yè))、第52號(hào)(大禹節(jié)水)數(shù)據(jù)點(diǎn)，在6個(gè)診斷統(tǒng)計(jì)量中皆被檢測(cè)出5次，因此，將這些點(diǎn)作為重點(diǎn)懷疑對(duì)象，在原始數(shù)據(jù)集中將這些點(diǎn)刪除，再作回歸。

表2 各主要診斷統(tǒng)計(jì)量處于前十位的觀測(cè)列表

表3 刪除第7、9號(hào)等數(shù)據(jù)點(diǎn)后回歸結(jié)果

對(duì)比表1和表3可知，復(fù)相關(guān)系數(shù)平方刪除前為0.1413571，刪除后為0.1169519，基本沒(méi)有顯著變化。F統(tǒng)計(jì)量，刪除前為 2.9633，刪除后為2.1191，可以認(rèn)為沒(méi)有明顯改變。對(duì)于各回歸系數(shù)顯著性，刪除前nianxin的P=0.018850，刪除后為0.019645，基本沒(méi)有顯著變化;刪除前chigubili的P=0.181008，刪除后為0.672672，刪除前后變化較大;刪除前 zongguben的 P=0.582968，刪除后 P=0.754614，刪除前后變化較大。關(guān)于自變量之間復(fù)共線(xiàn)性，刪除前，條件指標(biāo)η1=1，η2=2.93895，η3=4.04927，η4=6.72353;刪除 后，η1=1，η2=3.66293，η3=4.50005，η4=8.17615，盡管根據(jù)判定標(biāo)準(zhǔn)，若條件指標(biāo)處于(0，100］，則可以認(rèn)為不存在復(fù)共線(xiàn)性，刪除前后自變量之間均符合無(wú)復(fù)共線(xiàn)性要求，但是刪除前后η2，η3，η4變化較大。同樣，方差膨脹因子 VIF，刪除前c11=1.07824，c22=1.05172，c33=1.07534;刪除后c11=1.02022，c22=1.02273，c33=1.01188，盡管根據(jù)一般標(biāo)準(zhǔn)，如果VIF在(0，10］范圍內(nèi)，即可認(rèn)為沒(méi)有復(fù)共線(xiàn)性，刪除前后方差膨脹因子也指出自變量之間無(wú)復(fù)共線(xiàn)性，但是，c11，c22，c33仍是有些變化。再看隨機(jī)誤差項(xiàng)之間是否存在序列自相關(guān)，刪除前，DW=1.899396，半偏相關(guān)系數(shù)SC=0.037293，根據(jù)序列相關(guān)的判定規(guī)則，在DW接近2，SC接近0時(shí)，可以認(rèn)為不存在序列相關(guān)，可見(jiàn)，均符合要求;刪除后，DW=2.015532，SC=-0.023477，也符合，因此可以認(rèn)為，刪除前后序列相關(guān)性沒(méi)有變化。

接著，我們來(lái)分析隨機(jī)誤差項(xiàng)之間是否為方差齊性，觀測(cè)殘差之遞減趨勢(shì)概率圖，刪除前如圖1，刪除后如圖2。

由圖1和圖2可以看出，兩圖均有明顯的規(guī)律性變化趨勢(shì)，即先是逐漸上升，到最高點(diǎn)后下降，然后又是一個(gè)上升下降過(guò)程。根據(jù)判定規(guī)則，只有在這些點(diǎn)關(guān)于橫坐標(biāo)軸基本對(duì)稱(chēng)，并且沒(méi)有明顯的規(guī)律性變化特點(diǎn)時(shí)，才可以認(rèn)為無(wú)異方差，顯然以上兩圖均不符合，因此可判斷為刪除前后均存在異方差。

圖1 完全數(shù)據(jù)下回歸殘差序列趨勢(shì)概率圖

圖2 刪除第7、9號(hào)等數(shù)據(jù)點(diǎn)后回歸殘差序列趨勢(shì)概率圖

關(guān)于隨機(jī)誤差項(xiàng)正態(tài)性的判斷，由殘差之半正態(tài)概率圖可知，刪除前后也沒(méi)有明顯變化。

綜上所述，可知這些被懷疑為異常的點(diǎn)，對(duì)于回歸系數(shù)的顯著性、自變量之間的復(fù)共線(xiàn)性方面均有較大影響，確實(shí)對(duì)建模產(chǎn)生了比較大的影響，因此可判斷這些點(diǎn)構(gòu)成建模的強(qiáng)影響點(diǎn)。

下面將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)公司的各變量在全部58家樣本公司中的排名情況作對(duì)比分析:

表4 2011年數(shù)據(jù)中已診斷為異常的各公司主要變量排名

由表4可知，紅日藥業(yè)以高管人均年薪81.39萬(wàn)元位居58個(gè)樣本公司首位，華誼兄弟以77.15萬(wàn)元位居第3位，樂(lè)普醫(yī)療以44.16萬(wàn)元位居第8位，新寧物流以44.12萬(wàn)元位居第9位，大禹節(jié)水以16.18萬(wàn)元位居第48位，星輝車(chē)模以9.65萬(wàn)元位居第57位;在每股收益方面，紅日藥業(yè)以每股收益0.81元位居全部58家樣本公司第2位，華誼兄弟以0.34元位居第32位，樂(lè)普醫(yī)療以0.5827元位居第8位，新寧物流以0.1元位居第57位，大禹節(jié)水以0.11元位居第56位，星輝車(chē)模以0.51元位居第19位。由此可見(jiàn)，對(duì)于紅日藥業(yè)、樂(lè)普醫(yī)療、大禹節(jié)水，其高管人均年薪與其每股收益在整個(gè)樣本公司中的位次基本是對(duì)應(yīng)的，而華誼兄弟、新寧物流、星輝車(chē)模則明顯處于不對(duì)應(yīng)的狀態(tài)，特別是新寧物流，其高管人均年薪處于第9位，而其每股收益卻處于倒數(shù)第2位。可見(jiàn)，采用數(shù)據(jù)建模診斷的方法能夠?qū)颖緮?shù)據(jù)中明顯異于其他個(gè)體的點(diǎn)進(jìn)行了較準(zhǔn)確的檢測(cè)。

另外，在高管人均持股比例方面，星輝車(chē)模以31.03%位居58個(gè)樣本公司的第2位，新寧物流以30.3%位居第3位，大禹節(jié)水以27.58%位居第4位，華誼兄弟以9.13%位居第25位，紅日藥業(yè)以7.06%位居第39位，樂(lè)普醫(yī)療以0.93%位居第57位，與前面的每股收益的位次相對(duì)比明顯看出，除了華誼兄弟以每股收益處于第32位還算基本對(duì)應(yīng)外，其余5個(gè)皆有較大位次差異。可見(jiàn)，本方法也較好地檢測(cè)出了數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)異常的個(gè)體。

3.2 2010年和2009年數(shù)據(jù)分析過(guò)程

根據(jù)相同的方法，將2010年和2009年的結(jié)果直接給出。

對(duì)于2010年數(shù)據(jù)，將第9號(hào)(新寧物流)、第19號(hào)(神州泰岳)、第25號(hào)(歐比特)、第29號(hào)(樂(lè)普醫(yī)療)、第43號(hào)(紅日藥業(yè))診斷為異常點(diǎn)。在2010年數(shù)據(jù)已診斷出的這5個(gè)異常點(diǎn)中，對(duì)于年薪排名與每股收益排名的關(guān)系，除了紅日藥業(yè)與歐比特還算對(duì)應(yīng)以外，其余3個(gè)都不對(duì)應(yīng)，神州泰岳年薪排第30名，每股收益卻排第4名，樂(lè)普醫(yī)療年薪排第5名，每股收益卻排第23名，特別是新寧物流，其年薪排第8名，而每股收益竟然排倒數(shù)第2名，即在58個(gè)樣本公司中排第57名。對(duì)于持股比例排名與每股收益排名的關(guān)系，5個(gè)排名都是逆序，持股比例排第1名的歐比特，其每股收益只排在第48名，持股比例排第2名的新寧物流，其每股收益竟然為倒數(shù)第2名，即58個(gè)樣本公司中排第57名，而持股比例處于第38名的神州泰岳，其每股收益竟達(dá)到第4名，持股比例處于倒數(shù)第3名的樂(lè)普醫(yī)療，其每股收益排第23名，而持股比例處于第36名的紅日藥業(yè)，其每股收益卻處于第5名。

對(duì)于2009年數(shù)據(jù)，將第9號(hào)(新寧物流)、第18號(hào)(世紀(jì)鼎利)、第29號(hào)(樂(lè)普醫(yī)療)、第31號(hào)(藍(lán)色光標(biāo))、第39號(hào)(華誼兄弟)診斷為異常點(diǎn).。2009年數(shù)據(jù)已診斷出的這5個(gè)異常點(diǎn)中，對(duì)于年薪排名與每股收益排名的關(guān)系，除了世紀(jì)鼎利還算是基本對(duì)應(yīng)外，其余4家公司都是逆序，年薪排第1名的華誼兄弟，其每股收益只排第38名，年薪排第3名的藍(lán)色光標(biāo)，其每股收益排第23名，年薪排第4名的樂(lè)普醫(yī)療，其每股收益排第29名，年薪排第6名的新寧物流，其每股收益排第46名。對(duì)于持股比例排名與每股收益排名，除了華誼兄弟比較對(duì)應(yīng)外，其余4家都是逆序，持股比例排第2名的新寧物流，其每股收益排第46名，持股比例排第14名的藍(lán)色光標(biāo)，其每股收益排第23名，持股比例排第18名的世紀(jì)鼎利，其每股收益排第1名，持股比例排第57名的樂(lè)普醫(yī)療，其每股收益排第29名。

4 結(jié)論及政策建議

綜合實(shí)證分析結(jié)果可以看出，通過(guò)數(shù)據(jù)建模診斷方法確定出的異常點(diǎn)，經(jīng)過(guò)與實(shí)際比對(duì)，絕大部分都確實(shí)表現(xiàn)異常，即在高管人均年薪與持股比例較高的公司，其每股收益都比較低;而在高管人均年薪與持股比例較低的公司，其每股收益卻比較高。這明顯與一般的經(jīng)濟(jì)理論相悖，從而可以推斷這些公司在內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)、公司決策機(jī)制和發(fā)展戰(zhàn)略方面存在明顯異于其他公司的情況，特別是第9號(hào)(新寧物流)、第29號(hào)(樂(lè)普醫(yī)療)兩家公司，3次皆被列為異常點(diǎn)，第39號(hào)(華誼兄弟)、第43號(hào)(紅日藥業(yè))也有兩次被檢測(cè)為異常。

通過(guò)以上分析可見(jiàn)，部分創(chuàng)業(yè)板公司應(yīng)從以下幾方面加強(qiáng)治理:

首先，不要盲目跟國(guó)際攀比。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)逐漸與國(guó)際接軌，不少高管將其薪酬比較的范圍擴(kuò)大到美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家。應(yīng)當(dāng)說(shuō)，一定程度的公平感知確實(shí)能夠增強(qiáng)高管的工作積極性、主動(dòng)性和創(chuàng)造力，但要注意，比較是以一定文化、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、一定的國(guó)情為基礎(chǔ)的。盡管近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但就整體而言，與西方發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍有較大的差距。同時(shí)，即使是美國(guó)，部分高管的天價(jià)高薪也是極少數(shù)的，因此，創(chuàng)業(yè)板高管不應(yīng)盲目與發(fā)達(dá)國(guó)家相比。

其次，建立、健全公司的法人治理結(jié)構(gòu)和內(nèi)部監(jiān)督體系，包括加強(qiáng)董事會(huì)的獨(dú)立性，建立相對(duì)獨(dú)立的薪酬委員會(huì)，完善公司決策規(guī)則，建立上市公司實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)化長(zhǎng)期性激勵(lì)，使每個(gè)組織成員的自利行為結(jié)果與既定的組織目標(biāo)相一致，激勵(lì)方式應(yīng)從傳統(tǒng)的支付薪酬為主向更多參與剩余分享的模式轉(zhuǎn)變。

再次，加強(qiáng)高管減持本公司股票的信息披露，要求公司高管在職期間減持股票需提前進(jìn)行信息披露;引導(dǎo)創(chuàng)業(yè)板公司修改公司章程，延長(zhǎng)持股高管辭職后的限售期限，使辭職高管減持節(jié)奏不能明顯優(yōu)于在職高管。

最后，加強(qiáng)企業(yè)文化激勵(lì)。對(duì)于創(chuàng)業(yè)板上市公司的高管而言，獲得精神上的激勵(lì)，獲得社會(huì)的認(rèn)可，其激勵(lì)作用是更持久、深刻的。如能從企業(yè)文化方面提升高管的自我價(jià)值感、責(zé)任感，使其為經(jīng)營(yíng)好公司而自豪，成為真正負(fù)責(zé)的管理者，這更能從根源上遏制創(chuàng)業(yè)板公司高管的短期行為。

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Diagnostic Analysis about Senior Executives Salary of Listed Companies on GEM

LIU Tian
(College of Finance，Dongbei University of Finance and Economics，Dalian 116025，China)

Taking 58 companies which have complete annual report from 2009 to 2011 in Shenzhen Stock Exchange on GEM，earnings for per share as the response variable and annual salary of senior executives as the independent variable，this paper establishes a regression model.By diagnostic statistics methods of data modeling diagnosis，WK statistics and studentized residuals，it determines whether there is abnormality in earnings for per share.The result shows that the annual salary and share proportion negatively related to earnings for per share in sample firms.The author thinks that the corporate governance structure and internal supervisory system should be established;The information disclosure of reducing holding shareholder of senior executives should be strengthened;The enterprise culture motivation should be improved.

GEM;senior executives salary;earnings for per share;diagnostics

F832.5

A

1009-3907(2013)11-1394-07

2013-09-09

劉天(1974-)，男，黑龍江哈爾濱人，博士研究生，主要從事金融工程方面的研究。

責(zé)任編輯:

沈 玲